(57)【要約】【課題】  ＳＡＲを用いた観測により、観測地表面が冠水地であるか土壌地であるかを判定する方法、湿地林からの後方散乱係数を求める方法を提供すること。【解決手段】  ＳＡＲによるリモートセンシングによって、湿地林地域を観測する方法において、１次散乱のみを考慮した散乱モデルを基礎として用い、湿地林及び地表面からの直接散乱と、湿地林で反射された後に地表面で反射された２回反射による散乱と、地表面で反射された後に湿地林で反射された２回反射による散乱との和によって、後方散乱強度を定式化すると共に、パラメータは、トルースデータから算出した値を用いて、湿地林からの後方散乱係数を求める。ＨＨ偏波による後方散乱係数が、ＶＶ偏波による後方散乱係数より大きければ、観測地表面が冠水地であると判定し、ＶＶ偏波による後方散乱係数が、ＨＨ偏波による後方散乱係数より大きければ、観測地表面が土壌地であると判定する。【選択図】  図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＳＡＲによるリモートセンシングによって、湿地林地域を観測する方法において、
１次散乱のみを考慮した散乱モデルを基礎として用い、
湿地林及び地表面からの直接散乱と、湿地林で反射された後に地表面で反射された２回反射による散乱と、地表面で反射された後に湿地林で反射された２回反射による散乱との和によって、後方散乱強度を定式化すると共に、
パラメータは、トルースデータから算出した値を用いて、
湿地林からの後方散乱係数を求める
ことを特徴とするＳＡＲによる湿地林の観測方法。
【請求項２】
ＳＡＲによるリモートセンシングによって、湿地林地域を観測する方法において、
少なくともＨＨ偏波とＶＶ偏波との双方をプローブとして、その後方散乱を測定し、
ＨＨ偏波による後方散乱係数が、ＶＶ偏波による後方散乱係数より大きければ、観測地表面が冠水地であると判定し、
ＶＶ偏波による後方散乱係数が、ＨＨ偏波による後方散乱係数より大きければ、観測地表面が土壌地であると判定する
ことを特徴とするＳＡＲによる湿地林の観測方法。
【請求項３】
ＨＶ偏波をプローブとして用いて後方散乱を測定し、
ＨＶ偏波による後方散乱係数が、ＶＶ偏波による後方散乱係数及びＨＨ偏波による後方散乱係数より大きければ、
上記判定が十分確からしいと判定する
請求項２に記載のＳＡＲによる湿地林の観測方法。
【請求項４】
プローブの偏波に長波長のＬバンドを用いる
請求項１ないし３に記載のＳＡＲによる湿地林の観測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
ＳＡＲによるリモートセンシングによって、湿地林地域を観測する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
人為的な自然環境問題が深刻化する昨今、自然生態系が大きく変容していることが指摘されている。大気中の二酸化炭素濃度は、1750年以降31%増加し、過去20年間の人為起源による二酸化炭素の大気への排出の内、およそ75%が化石燃料の燃焼であり、残りの大部分は土地利用の変化、とくに森林減少によるものである。つまり、森林の減少は地球温暖化を加速させており、炭素循環を撹乱する森林破壊による植生の減少は地球温暖化に与える影響が大きい。
【０００３】
1997年に開催された気候変動枠組み条約締約国際会議（京都会議）において、先進国における温室効果ガスの排出削減の具体的な数値目標を提示した京都議定書が採択され、温室効果ガスの量的な取り扱いは、排出量から吸収量を差し引いて得られるネットアプローチが確認されている。また、京都議定書では植林による新規の温室効果ガスの吸収に加え、農業土壌の保全による土壌炭素量の増加や森林破壊、森林火災の防止活動が評価の対象となる。さらに、湿原などの自然生態系が現状で固定している温室効果ガスについて、湿原破壊などの原因による放出を防止や、保全するための新規の対策に関しても評価される。
【０００４】
湿原は、高緯度の湿潤冷温帯に発達し、西シベリアを始めとするユーラシア大陸や北米大陸において幅広く分布する。地球上の全陸域面積の10%以上を占めると言われており、貴重な動植物の宝庫であることから、ラムサール条約に代表されるように世界的に湿原生態系を保全する取り組みがなされている。
【０００５】
湿原はその地形・水文・気象環境から、泥炭を堆積する泥炭地として発達していくものが世界中に約400Mha存在し、泥炭地は炭素の貯蔵庫としても重要な役割を持ち、300〜500Gtの炭素を泥炭地下に蓄積しており、この量は地上部バイオマスの蓄積炭素量とほぼ等しい値である。したがって、湿地に固定される炭素量は多いことから、無視することができないと考えられる。
【０００６】
さらに、湿原内における湿度は非常に高く、枯死した植物の分解は嫌気性細菌により行われるため、分解過程で生じるメタンガスが地球の全球平均気温を上昇させる要因になることが懸念されている。また、気温の上昇は、泥炭の分解を促進させ、さらに温室効果ガスの放出が増加する側面を持ち合わせている。
【０００７】
一方で、湿原の現状把握が不十分であることから、炭素固定量の推定値には不確定要素が多く含まれていると考えられるため、湿原の現状把握と継続的なモニタリングシステムの構築が必要である。
しかし、泥炭地や冠水地といった環境下での調査は困難なことも少なくないため、他の土地被覆と比べて現状把握が遅れている。したがって、湿原生態系のモニタリングが急務であり、継続的かつ広域にわたり観測が可能であるリモートセンシングが大変有効である。
【０００８】
湿原の性状把握と変容のモニタリングは、湿原内における林地の変動が1つの指標となる。とくに、湿地林の拡大は非湿原化を示し、湿原に依存する多くの野生生物種の生息に大きな影響を与える。また、地下水位および微気象の要素を変化させることにより、湿原生態系が崩壊することにつながる。
【０００９】
以上のことから、湿原の維持・管理のための植生変化の抽出および定量化するための手法が必要である。このことから、天候の影響を受けず、湿原のような湿度の高い地帯でも継続して観測が可能な合成開口レーダ（SAR: Synthetic Aperture Radar）を使用する湿原のモニタリング手法が求められている。
【００１０】
非特許文献１は、ブラジルのアマゾンにおける冠水域の森林を対象とした研究であり、SIR-CのCバンドとLバンドデータを使用したデシジョンツリー法による教師付き分類により、水域、牧草地、水生植物、森林、冠水した森林の計5クラスへ分類した結果を開示している。
【非特許文献１】Hess, L. L., J. M. Melack, S. Filoso and Y. Wang: Delineation of inundated area and vegetation along the Amazon floodplain with the SIR-C synthetic aperture radar, IEEE trans. Geo. Sci. Remote Sens., 33 (4), pp.896-904,1995.
【００１１】
非特許文献２は、カナダの針葉樹林を対象とした研究であり、SIR-CのCバンドとLバンドデータを使用した最尤法による教師付き分類により、水域、3種類の低木、5種類の森林の計9クラスへ分類した結果を開示している。
【非特許文献２】Ranson, K. J., S. Saatchi and G. Sun: Boreal forest ecosystem characterization with SIR-C/XSAR, IEEE trans. Geo. Sci. Remote Sens., 33 (4), pp.867-876,1995.
【００１２】
非特許文献３は、アメリカ北部のミシガンを対象とした研究であり、ERS-1（European Remote sensing Satellite：Cバンド）とJERS-1（Japanese Earth Resource Satellite：Lバンド）を使用したデシジョンツリー法による教師付き分類による結果を示し、植生の草丈もしくは樹高の違いと枝張りの違いが分類結果に反映される手法を取っており、水域、裸地、2種類の草本、6種類の森林の計10クラスへ分類した結果を開示している。
【非特許文献３】Dobson, M. C., L. E. Pierce and F. T. Ulaby: Knowledge-based land cover classification using ERS-1/JERS-1 SAR Composites, IEEE trans. Geo. Sci. Remote Sens., 34 (1), pp.83-99,1996.
【００１３】
非特許文献４は、カナダのアサバスカ湖西端に位置する湿原を対象とした研究であり、RADARSATとSPOTを複合使用したマハラノビス距離を適用した最短距離法による教師付き分類により、水域、冠水した植生域、冠水していない領域の計3クラスへ分類した結果を開示している。
【非特許文献４】Toyra, J., A. Pietroniro and L. W. Martz: Multisensor hydrologic assessment of a freshwater wetland, Remote Sens. Environ., 75 (2), pp.162-173, 2001.
【００１４】
非特許文献５は、後方散乱の入射角特性とバイオマスの関係についてのモデルアプローチにより考察した事例を報告し、冠水域と泥炭域によって適切な入射角による観測を開示している。
【非特許文献５】中村和樹, 三浦二郎, 若林裕之, 新庄久志, 西尾文彦: 多入射角SARデータによる釧路湿原のバイオマス推定への適用研究, 日本リモートセンシング学会誌, 22 (2), pp.135-148, 2002.
【００１５】
他に、ＳＡＲデータを扱う従来技術には、
【特許文献１】特開平１１−１８５００９号
【特許文献２】特開２００２−１０７４５０号などがある。  しかし、いずれの従来技術にも、観測地表面が冠水地であるか土壌地であるかを、ＳＡＲデータによって判定する方法や、それを基にしたモデルアプローチによって湿地林からの後方散乱係数を求める方法は開示されていなかった。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
そこで、本発明は、ＳＡＲを用いた観測により、観測地表面が冠水地であるか土壌地であるかを判定する方法と、それを基にしたモデルアプローチによって湿地林からの後方散乱係数を求める方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
上記課題を解決する本発明のＳＡＲによる湿地林観測方法は、ＳＡＲによるリモートセンシングによって、湿地林地域を観測する方法において、１次散乱のみを考慮した散乱モデルを基礎として用い、湿地林及び地表面からの直接散乱と、湿地林で反射された後に地表面で反射された２回反射による散乱と、地表面で反射された後に湿地林で反射された２回反射による散乱との和によって、後方散乱強度を定式化すると共に、パラメータは、トルースデータから算出した値を用いて、湿地林からの後方散乱係数を求めることを特徴とする。
【００１８】
また、ＳＡＲによるリモートセンシングによって、湿地林地域を観測する方法において、少なくともＨＨ偏波とＶＶ偏波との双方をプローブとして、その後方散乱を測定し、ＨＨ偏波による後方散乱係数が、ＶＶ偏波による後方散乱係数より大きければ、観測地表面が冠水地であると判定し、ＶＶ偏波による後方散乱係数が、ＨＨ偏波による後方散乱係数より大きければ、観測地表面が土壌地であると判定することを特徴とする。
【００１９】
ここで、ＨＶ偏波をプローブとして用いて後方散乱を測定し、ＨＶ偏波による後方散乱係数が、ＶＶ偏波による後方散乱係数及びＨＨ偏波による後方散乱係数より大きければ、上記判定が十分確からしいと判定してもよい。
【００２０】
プローブの偏波に長波長のＬバンドを用いてもよい。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によると、ＳＡＲを用いた観測により、観測地表面が冠水地であるか土壌地であるかを精度高く判定でき、また、それを基にしたモデルアプローチによって湿地林からの後方散乱係数を求めることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
本実施例では、北海道釧路湿原におけるＰｉ−ＳＡＲ観測・実験およびＰｉ−ＳＡＲ観測に同期するトルースデータを取得し、マルチパラメータＳＡＲデータ（多周波・多偏波・多入射角）とトルースデータを比較・解析した結果を示す。観測対象として釧路湿原を例示するが、任意の湿原に適用可能である。
【００２３】
釧路湿原は、群落を構成する植生の種類が、高緯度地帯に発達する湿原と共通性が認められることから、ＳＡＲによる湿原観測のテストサイトとした。
春期に実施した釧路湿原Ｐｉ−ＳＡＲ観測・実験では、草本が生育していない時期にＰｉ−ＳＡＲデータを取得した。これは、ハンノキ（alder）が優占する場所において、ハンノキのみの後方散乱が支配的になると考えられるためである。
トルースデータ取得サイトは、図１に示すように、釧路川右岸堤防を挟んで北側（N1〜3）と南側（S1〜4）の合計７点を設定した。これは、ハンノキ林下の地表面状態が北側は冠水、南側は泥炭であるため、地表面状態の違うハンノキからの後方散乱の違いを確認するためである。
【００２４】
バイオマスに関連する最も基本的な構造のパラメータは、樹高と胸高直径である。
このことから、Ｐｉ−ＳＡＲデータの取得に合わせてハンノキに着目したトルースデータを取得した。ハンノキの樹高と胸高直径データの取得を、各サイトにおいて５ｍの正方区を設定して、正方区内のハンノキの全てについてナンバリングテープにより標示し、本数、樹高、枝部の高さ、胸高直径（地上部から１ｍの高さの幹の直径）を測定した。
図２に、ハンノキの樹高と胸高直径のトルースデータ取得結果を示す。
【００２５】
春期にＰｉ−ＳＡＲのＸバンドおよびＬバンドデータを取得した。
釧路湿原の西から東方向へのフライトにおいて、ターゲット中心の入射角を２３°、３６°、４７°に可変させた３パスのデータを取得した。これらのデータは、５×５のメディアンフィルタリング、後方散乱係数への校正変換、地図投影を施した。
【００２６】
各サイトにおいてハンノキの平均樹高を算出し、後方散乱係数との関係を調べた。図３および４に、ＸバンドおよびＬバンドで測定したハンノキの樹高と後方散乱係数の関係を示す。このグラフから、いずれの周波数および入射角においても、ハンノキの樹高の増加に伴い後方散乱係数も増加する傾向が確認された。
【００２７】
また、ハンノキの樹高と後方散乱係数の関係には偏波特性が認められ、北側（冠水）のサイトはＨＨ偏波の後方散乱が卓越し、南側（泥炭）のサイトはＶＶ偏波の後方散乱が卓越することが確認された。さらに、ＨＨ偏波およびＶＶ偏波の後方散乱は、ＨＶ偏波の後方散乱より卓越することが確認された。
【００２８】
この関係は入射角特性についても認められ、北側のサイトは入射角が２３°の時に最も高い相関を示し、南側のサイトは入射角が４７°の時に最も高い相関を示した。
【００２９】
これらより、ＨＨ偏波による後方散乱係数が、ＶＶ偏波による後方散乱係数より大きければ、観測地表面が冠水地であると判定し、ＶＶ偏波による後方散乱係数が、ＨＨ偏波による後方散乱係数より大きければ、観測地表面が土壌地であると判定できることが確認された。
ＨＶ偏波による後方散乱係数が、ＶＶ偏波による後方散乱係数及びＨＨ偏波による後方散乱係数より大きければ、上記判定が十分確からしいと判定できることも確認された。
【００３０】
また、短波長のプローブを用いると、ハンノキの枝部からの散乱に影響されるため、長波長のＬバンドを用いることが好適であることも確認された。
【００３１】
上述のように、北側の冠水サイトは低い入射角、南側の土壌サイトは高い入射角の時に相関が最も高いことから、ハンノキからの後方散乱は、ハンノキと地表面の２回反射が支配的であると認められる。
図５は、湿地林からの後方散乱メカニズムの模式図である。
図５（イ）は、地表面からの直接散乱を示し、図５（ロ）は、湿地林からの直接散乱を示し、図５（ハ）は、湿地林と地表面で反射された２回反射による散乱を示す。
これにより、１次散乱のみを考慮した散乱モデルを基礎として用い、湿地林及び地表面からの直接散乱と、湿地林で反射された後に地表面で反射された２回反射による散乱と、地表面で反射された後に湿地林で反射された２回反射による散乱との和によって、後方散乱強度を定式化すると共に、パラメータは、トルースデータから算出した値を用いて、湿地林からの後方散乱係数を求めることができる。
【００３２】
それを定式化すると次のようになる。
【００３３】
【数１】
2005265465.tif 000003
（Γ0：正方区上端（空気とハンノキの混合体）からの反射
Γs：ハンノキからの鏡面反射
Γb：地表面からの反射（水面：Flesnel反射／泥炭：Bistatic後方散乱（IEM））
Γd：ハンノキからの直接散乱
Γg：地表面からの直接散乱（IEM）
Ｌ：正方区内におけるマイクロ波の一方向の電力損失）
【００３４】
図６および７は、上式を用いて、ハンノキが大きい場合、Ｌバンドで後方散乱係数をモデル計算した結果である。
図６の冠水地の場合と図７の土壌地の場合とで、ＨＨ偏波とＶＶ偏波の卓越が逆転して、前記観測結果と合致した。
【００３５】
図８および９は、同様に上式を用いて、散乱経路による電力反射係数をモデル計算した結果である。
図８の冠水地の場合では、ハンノキと水面による２回反射が支配的であり、図９の土壌地の場合では、土壌からの直接散乱が支配的であり、ハンノキの樹高が大きくなるとハンノキと地面による２回反射が寄与するようになり、前記観測結果と合致した。
【産業上の利用可能性】
【００３６】
本発明によると、ＳＡＲを用いた観測により、観測地表面が冠水地であるか土壌地であるかを判定でき、また、それを基にしたモデルアプローチによって湿地林からの後方散乱係数を求める方法を得られる。これによって、湿地林の性状把握と変容のモニタリングが可能になり、自然生態系や環境保全に寄与し、産業上利用価値が高い。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】トルースデータ取得サイトの説明図
【図２】ハンノキの樹高と胸高直径のトルースデータ取得結果のグラフ
【図３】Ｘバンドで測定したハンノキの樹高と後方散乱係数の関係を示すグラフ
【図４】Ｌバンドで測定したハンノキの樹高と後方散乱係数の関係を示すグラフ
【図５】湿地林からの後方散乱メカニズムの模式図
【図６】冠水地における後方散乱係数をモデル計算したグラフ
【図７】土壌地における後方散乱係数をモデル計算したグラフ
【図８】冠水地における散乱経路による電力反射係数をモデル計算したグラフ
【図９】土壌地における散乱経路による電力反射係数をモデル計算したグラフ
【図１】
2005265465.tif 000004
【図２】
2005265465.tif 000005
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2005265465.tif 000010
【図８】
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【図９】
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